问财量化选股策略逻辑
- 资金强度由大到小: 使用量比指标，选取量比排名前100的股票。
- 9点25分涨幅小于6%: 使用开盘价和昨日收盘价计算涨幅，选取涨幅小于6%的股票。
- macd零轴以上: 使用macd指标，选取macd零轴以上的股票。
选股逻辑分析
- 该策略通过结合资金强度、开盘涨幅和macd指标，筛选出具有资金流入、低风险和高潜力的股票。
- 优点是能够综合考虑多方面因素，提高股票筛选的准确性和全面性。
- 缺点是需要实时获取股票数据，对数据质量和交易系统性能有一定要求。
有何风险？
- 该策略筛选出的股票可能存在交易量不足、技术指标不准确等问题，导致投资风险较高。
- 另外，该策略可能无法完全避免市场风险，因为股票价格受多种因素影响，包括政策、经济、自然灾害等。
如何优化？
- 可以考虑加入更多因素，例如股票的市盈率、市净率等，以更全面地评估股票的价值和风险。
- 可以使用技术指标的组合，例如macd、布林线等，以提高策略的准确性和稳定性。
最终的选股逻辑
- 选取量比排名前100的股票。
- 计算开盘价和昨日收盘价的涨幅，选取涨幅小于6%的股票。
- 使用macd指标，选取macd零轴以上的股票。
- 结合股票的市盈率、市净率等其他因素，进行综合评估。
python代码参考
- 以下代码使用了pandas和ta-lib库，需要先安装。
import pandas as pd
import talib
def get_stock_data(stock_code):
# 获取股票数据
df = pd.read_csv(f'https://query1.finance.sina.com.cn/gundata/api/v5/stock/{stock_code}/basic'
f'?perpage=1000&sort=trade_date_desc')
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], unit='ms')
df = df[['trade_date', 'open', 'close', 'volume']]
return df
def get
## 如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
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